L’intelligence client renouvelle depuis quelques années le concept de gestion de la relation client, enjeu majeur et historique des entreprises. Les organisations commerciales et marketing s’inscrivent dans une économie de plus en plus collaborative, où elles ne traitent plus avec « leur client » mais avec un partenaire, pour envisager une relation commerciale continue, interactive, pertinente, afin de proposer le service personnalisé, indispensable et différent. Cette ‘intelligence client’ s’appuie sur les nombreuses données existantes dans les applications informatiques de l’entreprise, mais qu’il est aussi possible de collecter dans un environnement étendu, voire d’acquérir.

Si les entreprises ont toujours cherché à exploiter les informations disponibles pour en tirer un bénéfice, le traitement de l’information devient un dilemme, face à une explosion des sources de données. Une entreprise utilise aujourd’hui l’email pour engager ou qualifier ses clients, des enquêtes, le web, les blogs, les réseaux sociaux personnels ou professionnels, des outils de ticketing… pour contribuer au final à cette profusion !

La Business Intelligence a permis pendant près de 20 ans de collecter et stocker ces données structurées dans des bases de données relationnelles, pour produire des indicateurs clefs permettant de mieux comprendre l’activité commerciale. La situation est bien plus complexe désormais. Comment utiliser un outil de Business Intelligence pour analyser le comportement d’un visiteur de site e-Commerce, qui ensuite achète, appelle le support, puis poste son avis sur les réseaux sociaux ?

Une vraie science de traitement de l’information est devenue indispensable.

Avec des plateformes performantes et simples, des compétences disponibles, le Big Data et sa science de l’information contribuent à cette intelligence client, au développement commercial, par la connaissance améliorée des (futurs) clients, par une réponse plus pertinente à leurs attentes, par une communication plus ciblée. Et les solutions Big Data  transforment ces données en valeur pour une entreprise centrée sur le client.

La méthode souvent utilisée pour expliquer le Big Data est de présenter la règle des 4V. Trois V pour caractériser les données. Volume, sachant que cette dimension est en perpétuelle évolution. Vélocité, avec un flux continu de données capturées, partagées, mises à jour. Variété, vrai défi face à des données complexes, textes, voix, images, vidéos, non structurées, publiques ou pas… Collecter toutes ces données a beaucoup de sens… si on peut les analyser.

Le quatrième V est bien celui de la Valeur, qui va au-delà des statistiques traditionnelles, pour traduire une connaissance aigüe et transverse de son business et de l’écosystème dans lequel il s’inscrit.

Avec le Big Data, l’entreprise a la capacité de sélectionner les données nécessaires, au-delà des sources internes, pour les corréler, y appliquer des algorithmes prédictifs. Et en faisant le tri dans ces données, en ne récoltant que les connaissances pertinentes au contexte étudié, le Smart Data permet de gagner en réactivité avec des analyses en temps réel, pour une vision à 360° de son activité, avec des capacités prédictives. Avec une dimension nouvelle par rapport à la Business Intelligence : cette action peut s’appliquer à chaque client pour chaque commercial, et proposer une vue d’ensemble de points clefs à partir de sources diverses de données !

Les champs d’applications pour le développement des ventes sont quasiment infinis.

Pour acquérir et fidéliser plus facilement sa clientèle, une connaissance approfondie de leur profil s’impose, connaissance qui va permettre de prévoir leur comportement jusqu’à définir ceux qui peuvent nous quitter. Deux types de données peuvent être combinés dans cette optique, données internes ou externes.
Internes, avec les applications CRM et les informations saisies par les commerciaux, avec les ERP décrivant le traitement des commandes, des factures, traçant le recouvrement des factures émises, avec l’ application de gestion des incidents utilisée par le service support, avec les données générées par le service marketing ou les plateformes de marketing automation, avec les abonnements souscrits par les prospects à la newsletter de l’entreprise…
Externes avec les bases mises à disposition par des fournisseurs comme l’INSEE avec SIRENE, ou Kompass, Nomination, Comm’Back, Corporama… Mais aussi avec des informations de plus en plus utilisées, celles régulièrement mises à jour par les clients eux-mêmes, sur des réseaux comme LinkedIn ou Viadeo. Les sites web de l’entreprise sont riches de précieuses informations: qui visite mon site, quel est le comportement du client, son parcours sur mon site…
On voit bien que ces données sont souvent situées dans des silos isolés, et ne sont pour ainsi dire que rarement corrélées, analysées. Voire pire encore, ignorées ! Combien d’informations précieuses sont contenues dans les messageries d’entreprises et jamais exploitées !

En identifiant ces silos pour collecter l’information, une approche Smart Data va permettre de mieux connaitre le profil de ces bons clients, de cibler l’action commerciale ou marketing vers des comptes prioritaires pour accélérer ses ventes !

Cette notion de profil des prospects a de plus en plus d’importance dans les processus de lead nurturing. L’enjeu d’un service marketing n’est pas de fournir un lead au service commercial, mais de fournir un lead qui deviendra un projet. La notion d’analyse exploratoire devient donc essentielle, les budgets de conquête de nouveaux clients étant toujours plus élevés que les budgets de fidélisation. Trop de leads ne sont pas traités, par manque de pertinence. Une analyse Big Data est à même de modéliser ces prospects prioritaires, en fonction du parcours professionnel d’un interlocuteur, de la situation géographique du prospect, de ses visites sur nos sites, de son comportement face à nos emails intrusifs, de la situation économique de son entreprise, de son activité, de la nature de son entreprise ….

Et puisqu’on parle de budgets de conquête, parlons de la fidélisation, sachant qu’un euro gagné chez un client est plus de 5 fois moins cher qu’un euro gagné chez un prospect. L’analyse de données liées au profil du client, aux réclamations, aux enquêtes de satisfaction, à l’évolution de sa consommation de services, à sa santé financière, données internes ou externes, tout permet d’imaginer des actions commerciales avec un fort retour sur investissement, pour éviter un départ, ou réaliser up et cross selling.

Mieux vendre avec les données,
C’est aussi disposer d’un avantage compétitif majeur sur ses confrères.

Un de nos clients, spécialisé dans le contrôle des appareils de radiologie, s’est aperçu qu’il disposait d’un capital de données exploitable, unique, qu’il utilise pour se différencier par un service innovant. Le Big Data lui permet de croiser les informations collectées sur ses équipements pour offrir un service de « prédiction » de pannes ou d’anticipation d’opérations de maintenance.
Autre client, dans le domaine de l’impression, dont le métier se transforme radicalement. Il a imaginé un service en rupture avec son métier historique en mettant à disposition de ses clients une plateforme complète de pilotage des demandes, combinées à des capacités logistiques. Le Big Data a permis dans ce cas une connaissance fine des besoins par l’utilisation faite des services proposés, par les problèmes liés à cette utilisation.

Avec la montée des réseaux, du Cloud, par une vie de plus en plus connectée, il est possible aujourd’hui de collecter une quantité phénoménale de données liées à la nature et au comportement de nos clients et prospects. Avec des entreprises poursuivant toutes un objectif d’excellence, avec la digitalisation de l’économie qui modifie les business model et la relation commerciale, le développement d’une entreprise est lié à sa capacité à prédire qui seront ses clients pour quels services. Nous vivons bien une époque de rupture, avec des services Big et Smart Data de plus en plus abordables, pour des entreprises en quête d’efficience dans la décision et de capacité à prédire leur activité.